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12/23 【Live配信(リアルタイム配信)】 データ不足、小規模データにおける 機械学習適用の問題解決方法とその戦略

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生産:製造プロセス・化学工学 電気・電子・半導体・通信  / 2020年10月25日 /  ロボット IT・情報通信 先端技術
イベント名 【Live配信(リアルタイム配信)】 データ不足、小規模データにおける 機械学習適用の問題解決方法とその戦略
開催期間 2020年12月23日(水)
10:30~16:30
会場名 Live配信セミナー(リアルタイム配信) 
会場の住所 東京都
地図 ※会社・自宅にいながら学習可能です※
お申し込み期限日 2020年12月22日(火)16時
お申し込み受付人数 30  名様
お申し込み

【Live配信(リアルタイム配信)】
データ不足、小規模データにおける
機械学習適用の問題解決方法とその戦略

~人間の知識やシミュレーションを機械学習と組み合わせる技術~
~機械学習のための効率的なデータの採取法~
~機械学習の結果の解釈や評価の仕方~

 

 

現実的に少数のデータしか得られない、、、ではどうすればいいのか

データ不足を補う為のアプローチとその技術を解説

少数・高次元データの学習のための技術、人間の知識をモデル化するための技術

 

講師

 

(国研)産業技術総合研究所 人間情報研究部門・情報数理研究グループ
研究グループ長 博士(工学) 赤穂 昭太郎 氏

 

 受講料(税込)

 

49,500円(本体45,000円+税4,500円)※資料付

キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額24,750円) 

 

※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
 1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/S&T会員 33,440円 )
35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 ) 

  定価:本体32,000円+税3,200円
  会員:本体30,400円+税3,040円
※1名様でLive配信/WEBセミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※お申込みフォームで【テレワーク応援キャンペーン】を選択のうえお申込みください。
※他の割引は併用できません。

 

 趣旨

 

 現在の機械学習ではビッグデータと呼ばれる大量のデータを用いた学習を前提とすることが多い。しかし現実には、データの取得に金銭的・時間的コストがかかり、少数のデータしか得られないというケースも多く、単純に機械学習を適用しても満足のいく精度が出ないことがある。
 本セミナーでは、人間の知識やシミュレーションを援用したり、機械学習のために効率的なデータ取得を工夫したりといった、少数データ解析のための戦略について事例を交えながら紹介する。

 

 プログラム

 

<得られる知識・技術>

 ・人間の知識やシミュレーションを機械学習と組み合わせる技術
・機械学習のための効率的なデータの採取法
・機械学習の結果の解釈や評価の仕方

 

<講演内容>

 1.機械学習の概要
 (1) ビッグデータとディープデータ
 (2) 次元の呪いと汎化能力
  a. 線形回帰を例として(一番簡単な機械学習)
  b. 汎化能力と高次元データ
 (3) データ解析の基本手順
  a. 開発言語のいろいろ
  b. いろいろな可視化プロット
  c. 主成分分析とクラスタリング
  d. 機械学習の基本手法

2.少数・高次元データの学習のための技術
 (1) スパースモデリングと正則化
  a. 交差検証法
  b. いろいろな正則化の比較
 (2) 圧縮センシングによる高解像度撮像
  a. ブラックホールやMRIの撮像技術
 (3) シミュレーションデータを活用したスパースモデリング

3.人間の知識をモデル化するための技術
 (1) ベイジアンネットを使ったモデル化法
  a. ベイズの定理と生成モデル
  b. ベイジアンネットワーク
  c. グラフィカルLASSO
 (2) ベイズ推論のための計算アルゴリズム
  a. 信念伝播法
  b. マルコフ連鎖モンテカルロ法
 (3) データ同化と状態空間モデルによる時系列モデリング
  a. カルマンフィルタとパーティクルフィルタ

4.結果の評価・可視化・説明
 (1) 機械学習結果の評価法
 (2) 信頼度付き機械学習
  a. ガウス過程回帰
  b. 機械学習と仮説検定
 (3) ディープラーニングの結果の解釈と説明
  a. 感度分析
  b. 敵対的学習

5.データ不足を補ういろいろな技術
 (1) 異常検知のための技術
 (2) 半教師あり学習とクラウドソーシング
  a. 欠損値補完
 (3) 転移学習とマルチタスク学習
  a. ディープラーニングにおける少数画像の学習
 (4) 能動学習とベイズ最適化によるデータ取得法
  a. アクティブラーニング
  b. ベイズ最適化
  c. マルコフ連鎖モンテカルロ法による最適化

 

      □質疑応答□
 

 

【ZoomによるLive配信】

・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。

・お申込み受理のご連絡メールに接続テスト用のURL、ミーティングID 、パスコードが記されております。

 「Zoom」をインストールができるか、接続できるか等をご確認下さい。

・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。

・開催日時にリアルタイムで講師へのご質問も可能です。

・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。

 

<配布資料>

製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催日の4~5日前に発送します。
 開催前日の営業日の夕方までに届かない場合はお知らせください。
※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、
 セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。


  

━━━━━━━━━━━━◆キャンペーンについて◆━━━━━━━━━━━━━━━━━━

≪お申し込み方法≫

 お申し込みページ一番上の連絡事項欄に「2名同時申込み」希望の旨と、

 2人目の受講者様の情報(お名前・メールアドレスは必須)をご入力ください。

 住所等が申込者様と同一の場合は、省略いただいて結構です。

・2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。詳細は別途ご連絡いたします。

・同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。

・3名様以上でお申込みの場合、3人目以降は定価の半額で受講できます。

・受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。

・請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。ご希望の場合はお知らせください。

・他の割引は併用できません。

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○お申し込み後、サイエンス&テクノロジーより確認のご連絡を差し上げます。

○受講料は銀行振込、または当日会場にて現金でお支払いください。

○お申込み後、ご都合が悪くなった場合は代理の方のご出席も可能です。

やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

開催日から逆算(営業日:土日・祝祭日等を除く)いたしまして、

・開催7日前以前でのキャンセル: キャンセル料はいただきません

・開催3~6日前でのキャンセル: 受講料の70%

・開催当日~2日前でのキャンセル・欠席: 受講料の100%

※受講料入金後での7日前以前のキャンセルについて、返金の手続きが発生した場合の振込手数料はお客様負担とさせていただきます。

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※お申し込み詳細についてはQ&Aにも掲載しております。

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